DISEÑO DE SISTEMAS INTELIGENTES

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Estrategias metodológicas para el diseño de sistemas tutores inteligentes

Estrategias metodológicas para el diseño de sistemas tutores inteligentes

Los programas basados en técnicas de los Sistemas Inteligentes suelen adoptar la forma de tutoriales en los que el estudiante puede tomar la iniciativa. Las diferencias más notables con respecto a los programas tutoriales convencionales, se deben a la forma en que se concibe su diseño. Un programa tutorial tradicional trata de inducir en el estudiante la respuesta correcta mediante una serie de estímulos que han sido cuidadosamente planificados. En cambio un programa tutor inteligente intenta simular alguna de las capacidades cognitivas del estudiante y utilizar los resultados de esta simulación como base de las decisiones pedagógicas a tomar. El control de la iniciativa, en un tutorial convencional, corresponde totalmente a la computadora, mientras que en el inteligente hay situaciones en las que puede corresponder al estudiante.

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Sistemas inteligentes de irrigación en la agricultura

Sistemas inteligentes de irrigación en la agricultura

La principal ventaja de los sistema de riego basados en el volumen a través del sistema basado en el tiempo es que se asegura la entrega de la cantidad predeterminada de agua con independencia de la disponibilidad continua de la electricidad, pero el sistema de base de tiempo es comparativamente más barato y por lo tanto gana más popularidad que el sistema basado en volumen (Rajakumar et al., 2008). Un ejemplo de un método de riego basado volumen es el de (Zella et al., 2006) donde el modelo describe con precisión la distribución de la presión y se descarga a todos los emisores de la red. En este caso, la descarga total y la presión total requerida, la uniformidad de la presión y las descargas se determinan para cada patrón de diseño. Se aplica la combinación de las tuberías de la red de distribución de tamaño y uniformidad (requerimiento de agua de las plantas) para garantizar una explotación óptima teniendo en cuenta los límites impuestos por las normas específicas de micro riego y los límites técnicos de la velocidad y la tolerancia a la presión. El diseño es importante para aumentar el rendimiento en las regiones áridas y semiáridas, para conservar el agua y el suelo, así como la utilización económica de la energía.

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Sistemas inteligentes en la educacin

Sistemas inteligentes en la educacin

-Estándares de objetos de aprendizaje y modelos de referencia: con el objeto de desarrollar estándares técnicos, prácticas recomendadas y guías de diseño en tecnolo- gía educativa, se han creado distintos comi- tés encargados de dictar estas normas. Ac- tualmente, se han desarrollado numerosas guías y modelos de referencia para el desa- rrollo de sistemas para la enseñanza, tales como LTSC del IEEE Learning Technology Standars Committee, el IMS, del Instructio- nal Management Systems del Global Lear- ning Consortium o Adl Scorm, el modelo de referencia del Departamento de la Defensa de los EE. UU, el CETIS The Centre for Educational Technology Interoperability Standards entre otros (EML, PALO, etc…). Algunos links son:

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Diseño de un modelo basado en técnicas de inteligencia artificial para el desarrollo de un sistema inteligente orientado al aprendizaje

Diseño de un modelo basado en técnicas de inteligencia artificial para el desarrollo de un sistema inteligente orientado al aprendizaje

El hecho de que otros países estén abordando problemas similares mediante la aplicación de conocimientos sobre inteligencia artificial en busca de la mejora de los modelos de enseñanza-aprendizaje en su educación y ajustando esas metodologías al uso de herramientas basadas en sistemas inteligentes en diversas disciplinas de la educación tales como medicina, química, botánica, estadística, y otras, demuestra de manera irrefutable de que las instituciones educativas y centros de investigación están brindando sus aportes de conocimiento científico –tecnológico, además según el estudio del estado del arte de la inteligencia artificial en nuestro país que se realizó previamente a la elaboración de este documento, aun no se ha llevado a cabo ninguna investigación referente a temas de inteligencia artificial o sistemas inteligentes aquí en nuestro país por parte de alguna institución educativa o gubernamental, pública o privada, y ni mucho menos se han encontrado informes o datos sobre investigaciones hechas por otros países en el tema de sistemas inteligentes de tutorización orientados a la enseñanza de temas de lógica de programación, lo cual justifica la oportunidad que existe de iniciar la producción de conocimientos y aportes propios al tema de sistemas inteligentes basados en inteligencia artificial.

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Lineas de investigacion del grupo de sistemas inteligentes aplicados a ingeniería

Lineas de investigacion del grupo de sistemas inteligentes aplicados a ingeniería

Los Sistemas Tutoriales Inteligentes (ITS) comenzaron desarrollarse en la década de los 80, diseñados con la idea de proveer un conocimiento, que basado en alguna forma de inteligencia, permitiera guiar al estudiante en su proceso de aprendizaje. Un tutor inteligente es un sistema software que emplea técnicas de inteligencia artificial (AI) para representar el conocimiento e interactúa con los estudiantes a efectos de enseñárselo. A esta definición, se le agrega la consideración referente a diferentes estilos cognitivos, conforme a Cern. En los 90, con los avances de la psicología cognitiva, as neurociencias y los nuevos paradigmas de programación, los ITS han evolucionado de ser meras propuestas instruccionales a ser verdaderos ambientes de aprendizaje donde tienen lugar el descubrimiento de nuevos conocimientos y la experimentación, conforme a una visión constructivista del proceso de aprendizaje. A pesar de estos logros, los ITS no han recibido todavía una aceptación generalizada debido a la complejidad implicada en su diseño, lo que ha limitado su aplicación práctica. El desarrollo de ITS ha sido frenado por la falta de madurez en el área de la cognición humana y por lo tanto no ha sido posible modelarla computacionalmente dado que la complejidad de los modelos involucrados requiere un alto costo en términos de cálculos. [Sierra et al, 2004; Sierra et al, 2006b].

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Sistemas tutores inteligentes basados en agentes

Sistemas tutores inteligentes basados en agentes

Por este motivo, se pensó que un grupo de agentes cooperando a través del enfoque sociológico, podría aportar una buena opción, pero, este intento se debe tomar con mucha cautela, ya que en dominios complejos los sistemas multiagentes necesitan grandes cantidades de información acerca del mismo, por lo que resulta muy difícil prever todas las situaciones posibles para que los agentes puedan evolucionar y adaptarse al entorno. A fin de precisar qué es un agente, Russell y Norvig [15] señalan que: un agente es un sistema capaz de percibir a través de sensores la informaciones que proviene del ambiente donde está insertado y reaccionar a través de efectores, por lo que se lo puede definir como una entidad de software que exhibe un comportamiento autónomo, situado en un ambiente en el cual es capaz de realizar acciones para alcanzar sus propios objetivos y a partir del cual percibe los cambios. Wooldridge y Jennings [16] expresan que: “Un agente es un sistema computacional que está situado en un ambiente y que es capaz de acciones autónomas en este medio para alcanzar sus objetivos de diseño”. Villareal Farah [17] agrega en referencia a los agentes inteligentes en el marco educativo y de los STI que son: “fragmentos de software con características humanas que facilitan el aprendizaje. Estas características puede expresarse desplegando texto, grafico, iconos, voz, animación, multimedia o realidad virtual”.

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Modelo de sistemas tutores inteligentes multiagente

Modelo de sistemas tutores inteligentes multiagente

Se presenta una línea de investigación del Proyecto de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires I015: Manufactura Integrada por Computadora en Sistemas Complejos para el Desarrollo Social, Industrial y de Tecnología. Se introduce conceptos básicos de los campos en los que incursiona esta línea de investigación: Sistemas Tutores Inteligentes (STI) y Sistemas Multiagentes (SMA).

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Modelado del estudiante en sistemas tutores inteligentes

Modelado del estudiante en sistemas tutores inteligentes

En el contexto, a fin de proveer la inteligencia a la selección, entre los sistemas inteligentes se encuentran las redes neuronales, que son interconexiones masivas en paralelo de elementos simples y que responden a una cierta jerarquía intentando interactuar con los objetos reales tal como lo haría un sistema neuronal psicológico [38]. Poseen la característica de asimilar conocimiento en base a las experiencias mediante la generalización de casos, que las convierte en una herramienta interesante en el desarrollo de los modelados de la presente investigación [40]. Las redes bayesianas son herramientas estadísticas orientadas a la inferencia probabilística y en el ámbito de la tutorización electrónica se pueden utilizar para modelar la incertidumbre asociada al estudiante y su nivel de conocimientos. También se pueden aplicar los algoritmos genéticos que se fundamentan en el concepto biológico de la evolución natural y son utlizados en procesos de optimización [41,42]. Se fundamentan en los mecanismos de la selección natural, por los que sólo sobreviven los individuos mas aptos, luego de la interacción entre los mismos, pertenecientes a una población de posibles soluciones.

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Sistemas Tutoriales Inteligentes . Un análisis crítico

Sistemas Tutoriales Inteligentes . Un análisis crítico

La Ciencia Instruccional naci´o en 1966, con la Teor´ıa de la Instrucci´on de Bruner, y ha crecido marcadamente con el trabajo en Ciencias Cognitivas de Ausubel, Gagn´e, Merrill para nombrar unos pocos. Se construy´o sobre las Ciencias del Aprendizaje (Psi- colog´ıa del Aprendizaje, Sociolog´ıa del Aprendizaje, Ciencias de Sistemas) y comprende teor´ıas, modelos y metodolog´ıas para Instrucci´on y para Investigaci´on en Instrucci´on. Como lo ha definido Simon, la Ciencia Instruccional es una Ciencia de Dise˜ no. El foco de los estudios en Ciencia Instruccional es la interrelaci´on entre cuatro clases de variables: situaci´on instruccional, tema, resultados instruccionales y estrategia instruccional [70]. El Dise˜ no Instruccional es un proceso sistem´atico y sist´emico para aplicar estrategias y t´ecnicas derivadas de las teor´ıas conductista, cognitiva y constructivista para encontrar soluciones al problema instruccional. Representa la aplicaci´on sist´emica de la teor´ıa y otro conocimiento organizado a la tarea de dise˜ no y desarrollo instruccional. Los subpro- cesos incluyen: an´alisis (del dominio, objetivos y metas, caracter´ısticas del estudiante, contexto y restricciones), dise˜ no (decisiones de alto nivel basadas en estrategias), de- sarrollo ( decisiones de bajo nivel basadas en actividades de aprendizaje y evaluaciones, y material instruccional) y gerenciamiento (del dise˜ no y del proceso de entrega)

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Métodos de educción en ingeniería de sistemas inteligentes

Métodos de educción en ingeniería de sistemas inteligentes

Dentro de este tema se propone la línea de investigación que combina las técnicas utilizadas en sistemas inteligentes con la búsqueda y reconocimiento de patrones en arreglos tanto lineales (cadenas de textos) como multidimen- sionales (imágenes o volúmenes).

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LOS SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES Y SU APLICABILIDAD EN LA EDUCACIÓN

LOS SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES Y SU APLICABILIDAD EN LA EDUCACIÓN

La creciente complejidad de los sistemas infor- máticos ha estimulado a la creación de interfaces intuitivas, basado en el humano, como diálogo del lenguaje natural a través de agentes conver- sacionales (O’Shea, Bandar, & Crockett, 2011). Latham, Crockett, y McLean (2014), da a conocer el STI conversacional Oscar, un sofisticado STI que utiliza una interfaz de lenguaje natural para permitir a los estudiantes construir su propio conocimiento a través de discusiones. El STI al detectar soluciones erróneas o incompletas da comentarios inteligentes para ayudar a los estu- diantes en la construcción de soluciones correctas a los problemas. El sistema conversacional Oscar ha sido probado con estudiantes universitarios brindando a estos un tutorial SQL adaptativo, los resultados muestran que los usuarios que tomaron este tutorial exhibieron mayor desempeño que aquellos que implementaron otro tipo de tutoría. En las universidades estatales y privadas bus- can modernizar la enseñanza implementando el paradigma e–learning. Una clase especial de e-learning son los sistemas de tutoría inteligente, en Kresimir, Marijana, y Vlado (2014) exhibe la necesidad de implementar un sistema de infor- mación en la universidad de Mostar basándose en la aplicación, para la creación y mantenimiento de cursos en línea, Moodle. Se proyecta que este sistema de información inteligente sea totalmente automatizado y adaptable a las necesidades y cono- cimientos actuales de cada profesor capacitado. La investigación evidencia mayor flexibilidad para la enseñanza en algún área del conocimiento debido a que los estudiantes pueden acceder a los cursos disponibles en la plataforma.

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Uso de los sistemas inteligentes para la detección de fraudes financieros

Uso de los sistemas inteligentes para la detección de fraudes financieros

La realización de este artículo partió de una revisión documental empírica y teórica, tomando como estudio casos relevantes, donde se usan los sistemas inteligencias para la detención de fraudes, la información fue recopilada a través de bases de datos de reconocidos con los que se pudo tomar lo más relevante para cada objetivo propuesto. El corte temporal definido para esta revisión documental fue durante el 2019, lo que permitió llegar a unas conclusiones

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Aplicación de Sistemas Inteligentes para la Clasificación Automática de Documentos

Aplicación de Sistemas Inteligentes para la Clasificación Automática de Documentos

En el segundo capítulo se realiza la recopilación de diferentes conceptos y definiciones que es de mucha importancia a lo largo de toda la investigación, como la metodología de investigación, inteligencia artificial, sistemas inteligentes, redes neuronales, percep- trón, perceptrón multicapa, backpropagation., también se define definiciones de clasi- ficación automática de documentos, así como su representación vectorial y el centroide del conjunto de palabras, similitud aplicando métodos de clasificación automática de documentos, también describimos los tipos de documentos y por último como concep- tos finales, consideramos a los gestores, plataformas y lenguajes que utilizaremos así como MySQL Workbench 8.0, NeatBeans IDE 8.2, Java y Joone.

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Modelo de Comportamiento Afectivo para Sistemas Tutores Inteligentes

Modelo de Comportamiento Afectivo para Sistemas Tutores Inteligentes

La importancia de la motivación y de la afectividad en el aprendizaje ha sido resaltada por psicólogos y pedagogos que expresan la manera en que las emociones afectan el aprendizaje (Goleman, 1995; Piaget, 2005; Vygotsky, 1994). Piaget expresa que es innegable que la afectividad tiene un papel acelerador o perturbador en el aprendizaje y expone que la mayoría de los estudiantes que tienen problemas con las materias de matemáticas fallan debido a un bloqueo afectivo (Piaget, 2005). Coles sostiene que las emociones negativas pueden menoscabar el aprendizaje y las emociones positivas pueden contribuir al aprendizaje (Coles, 1998). De esta manera, algunos sistemas educativos han puesto su atención en generar emociones en ambientes pedagógicos (Neji y Ben Ammar, 2007) y a reconocer emociones (Woolf, Burelson y Arroyo, 2007; Zhang, Barnden y Hendley, 2007), resaltando la riqueza en la interacción afectiva entre el estudiante y tutor. En las siguientes secciones se expone de manera breve algunas de las ideas de teóricos importantes de la pedagogía y psicología, así como una definición abreviada de algunas teorías de aprendizaje.

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Sistemas inteligentes, reorganización empresaria y generación de empleo

Sistemas inteligentes, reorganización empresaria y generación de empleo

Bajo el concepto de Sistemas inteligentes se hacen dos distinciones. La primera se centraliza en cómo construir una organización inteligente (Senge. P. y otros 1994), adoptando para las PYMEs el concepto automanagement para crear y operar una tecnología de organización inteligente (es decir con capacidad de aprender globalmente tanto del medio, como de sus experiencias internas - teorías organicistas del aprendizaje-). La segunda se refiere a los sistemas de procesamiento de la información con capacidades expertas que le permiten generar reglas del juego competitivo a las empresas PYMEs, no programadas a priori y por lo tanto altamente personalizadas, a partir de la información que reciben de los diagnósticos y autoevaluaciones de los protagonistas del negocio (empleados, inversores, proveedores, profesionales y otros agentes económicos involucrados en el negocio nuclear de cada empresa).

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Destinos turísticos inteligentes. Sistemas de Información

Destinos turísticos inteligentes. Sistemas de Información

 Smart Living, abarcando la búsqueda de un estilo de vida sano y seguro con la aplicación de la tecnología (por medio de cámaras de seguridad, por ejemplo). En este apartado también se recoge los temas relacionados con la sanidad aplicándose por medio de programas de salud con por ejemplo servicios de tele asistencia. En España se puso en marcha un estudio para establecer un ranking de ciudades inteligentes desarrollado por International Data Corporation (IDC). En él se analizan las ciudades mayores a 150.000 habitantes para obtener su grado de inteligencia.

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Diseño y operación de sistemas de distribución bajo un ambiente de redes inteligentes de tensión

Diseño y operación de sistemas de distribución bajo un ambiente de redes inteligentes de tensión

 La ventaja principal de ubicar GD en los sistemas de distribución es que estos se pueden planear tanto en la etapa de diseño de la red como en estado de operación, permitiendo a los OR mejorar sus índices de pérdidas y perfiles de tensión, cumpliendo al mismo tiempo con los criterios técnicos exigidos por los entes reguladores. En este trabajo se presenta la combinación entre el AGCB y el PSO como una excelente herramienta para encontrar el tamaño y la ubicación óptima de GD, mostrando una notable reducción de pérdidas de potencia activa con el menor costo de inversión. Al utilizar el PSO para hallar la inyección óptima de potencia en el sistema por medio de una función mono-objetivo ponderada, le permite al OR definir los pesos de acuerdo a sus criterios o requerimientos técnicos.

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UNA PROPUESTA DE SISTEMA DE CONTROL BORROSO EN EL MARCO DE UNA APLICACIÓN INDUSTRIAL. UNA VISIÓN DESDE LOS REQUERIMIENTOS DE USUARIO

UNA PROPUESTA DE SISTEMA DE CONTROL BORROSO EN EL MARCO DE UNA APLICACIÓN INDUSTRIAL. UNA VISIÓN DESDE LOS REQUERIMIENTOS DE USUARIO

B) Fase de Evaluación de las Reglas de Control: es sabido que en los sistemas de control basados en lógica borrosa no es preciso conocer un modelo matemático del sistema real; dado que este se puede visualizar como una caja negra a la cual se le suministran entradas, y por medio del sistema la planta genera la salida deseada. En el control convencional sí se precisa conocer la planta del sistema. Determinadas las variables lingüísticas representadas por sus funciones de pertenencia, se establecen reglas de control empíricas que modelan aspectos cualitativos del conocimiento humano y establecen la acción de control que se va a ejecutar. Estas reglas se confeccionan con la asistencia de la experticia de un ser humano y poseen la estructura “SI antecedente – ENTONCES consecuente” de un sistema experto clásico; donde tanto el antecedente como el consecuente pertenecen a conjuntos borrosos. Un ejemplo clásico de una regla de inferencia difusa sería:

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Lineamientos para el diseño de sistemas tutores inteligentes para aprendizaje en el dominio de salud

Lineamientos para el diseño de sistemas tutores inteligentes para aprendizaje en el dominio de salud

Los sucesores de los programas lineales en el campo de la enseñanza asistida por computador, fueron los programas ramificados [24]. Estos tenían un número fijo de temas, al igual que los programas lineales, sin embargo se diferenciaban por la capacidad de actuar según la respuesta del alumno. La mejora ofrecida por estos sistemas se consiguió gracias a la técnica de Pattern-matching y al diseño de lenguajes de autor. En cuanto a la técnica de Pattern-matching, ésta permitía tratar las respuestas de los alumnos como aceptables o parcialmente aceptables, en lugar de totalmente correctas o incorrectas como exige la propuesta de Skinner. Por su parte, el material de enseñanza obtenido en los programas lineales era en general demasiado grande e intratable por medios clásicos. Por ello se desarrollaron los "lenguajes de autor" para permitir crear material de enseñanza de forma tratable por el sistema [25]. A partir de los años 70 y en paralelo al desarrollo de los sistemas CAI comenzaron a aparecer los primeros ITS, que usaban formalismos y técnicas propias de la Inteligencia Artificial para definir el conocimiento que se quería transmitir. Una primera especificación de los requisitos que debe cumplir un ITS es la realizada por Hartley y Sleeman [26]. Para ellos, un ITS debe tener: a) conocimiento del dominio (modelo experto), b) conocimiento del alumno (modelo del alumno), y c) conocimiento de estrategias instructoras (tutor). Probablemente, esta especificación básica es el resultado de analizar qué tipos de conocimiento deben considerarse en un ITS: qué enseñar, cómo enseñarlo y qué es lo que el alumno sabe. Normalmente, cada una de estas áreas de conocimiento se almacena y mantiene en módulos diferentes, dotando al ITS de una deseable modularidad que permite, al menos teóricamente, que partes del mismo puedan ser utilizadas en otro ITS o el desarrollo de sistemas genéricos de autor que asistan en la implementación de ITSs. Vemos por tanto que la definición básica, que curiosamente no se ha visto alterada en casi treinta años de investigación sobre ITS, influye también directamente en la arquitectura de los mismos.

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CHARLA INVESTIGACION TUTELADA

CHARLA INVESTIGACION TUTELADA

 Ackoff dijo en 1972: “Creo que está terminado una era cultural y tecnológica y empezando otra; creo que estamos en las primeras etapas de un profundo cambio en nuestra concepción del mundo, un cambio en nuestra manera de pensar acerca de él y un cambio en la tecnología que desarrollamos con el objeto de satisfacer nuestros propósitos”, esta nueva etapa Ackoff la llamo la “Era de Sistemas”.

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